改进的区域生长算法在医学图像分割中的应用

通过对颅脑CT图像的特征分析，引入阈值法和边缘检测以改进区域生长算法，用此法自动剔除CT图像的头架与头垫。实验结果表明，此算法能得到令人满意的结果，不仅剔除了头架与头垫，而且保留了皮肤信息。此方法能克服传统区域生长法的不足，能自动、快速、有效地分割颅脑CT图像。     

医学超声图像分割技术

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着重要的角色,它直接影响到后续的分析、处理工作.但因其本身所具有的复杂性,医学超声图像的分割实际上是一件非常困难的事情,至今仍是一个悬而未决的世界性难题.因此我们更为详细的了解医学超声图像的一些分割技术,才能对这些方法加以运用,使得这些技术相辅相成,在实际应用中才能根据需要结合起来,形成更好的分割效果.     

医学超声图像分割技术的研究及发展趋势

图像分割在医学超声图像的定量分析和定性分析中均扮演着十分重要的角色 ,它直接影响到后续分析和处理工作。目前 ,虽然文献中记载着大量的图像分割方法 ,但对于具有复杂特性的医学超声图像 ,这些方法往往显得无能为力。本文拟在分析医学超声图像特性的基础上 ,对医学超声图像分割方法作一综述和评价 ,并对其发展趋势进行了展望     

基于区域生长的图像分割研究进展

图像分割是图像处理与图像分析的基础步骤,主要难点是图像分割的不适定性。区域生长法算法简单,计算速度较快,是一种运用广泛的图像分割技术。本文根据当前主要的基于区域生长的分割模型,讨论了区域生长法中的种子点自动选取、相似性判断准则、适用情况及其改进方向,并对区域生长技术的发展进行了展望。     

基于对称区域生长和边缘梯度的视神经纤维的分割

在视神经横切面图像中,将每个神经纤维的内外边界进行精确分割是视神经形态分析的重要环节,提出一种基于对称区域生长和髓鞘边缘梯度的有效分割算法.该算法分两步进行,首先根据交互方式下选取的种子点,由对称区域生长算法实现轴突分割,然后在轴突轮廓模型基础上,髓鞘外轮廓在髓鞘平均边缘梯度引导下进行演化,实现自动分割.与K-均值聚类,局部阈值和水平集等其他算法的实验结果相对照显示,该算法分割获得的轴突和髓鞘轮廓与实际轮廓相吻合,其分割结果可以作为后续神经纤维形态分析的基础.     

基于区域生长超声图像分割血管边界反映血管病变

背景：通过分析超声血管图像能反映血管的病变情况。 目的：采用区域生长理论对超声图像进行图像分割,分析边界点的相对位移。 方法：先对视频图像分帧,将动态图像转换为静态图像,采用Gabor滤波、自适应直方图量化去除超声图像噪声,然后运用区域生长法对图像做分割,接着通过开闭运算、sobel算子检测图像边界,最后提取出两条血管边界。 结果与结论：通过Gabor滤波、区域生长法等手段,得到了比较好的分割结果。区域生长法在处理速度上满足了实时性要求,具有一定的通用性。并且通过分析边界点的相对位移曲线,一定程度上反映血管的病变。     

结合水平集和区域生长的脑MR图像分割

本文提出了结合改进的水平集和区域生长方法实现脑MR图像分割,并根据不同组织成像特征和组织结构特点采用不同算法分割进行了探索.主要步骤:首先用改进的水平集算法实现图像中骨组织和脑脊液(CSF)的提取;然后,依据直方图确定脑灰质(GM)、脑白质(WM)的近似灰度值,自动定位种子点后进行区域生长,实现脑灰质和脑白质的分离.实验结果表明,该方法充分利用了脑MR图像中的区域信息和边界信息,与传统单一算法分割脑MR图像相比,具有更强的鲁棒性和准确性.     

用神经网络进行超声医学图像分割

分割问题是超声心脏图像多维重建中的一大难题，本文研究超声心脏图像分割的自组织神经网络方法，这是一种无监督的分割方法，通过自组织神经网络的自动聚类分割，实验证明，本文方法优于传统的Ｋ－ｍｅａｎｓ方法。     

三维医学图像序列的自动连续分割

我们针对医学辅助诊断系统中从M R图像分割脑肿瘤的问题,改进了区域竞争算法,并利用它实现了医学图像序列间的连续自动分割,特别是脑肿瘤的分割和脑膜瘤的自动识别。模糊化区域竞争算法是为了更好的适应医学图像的模糊与不均匀的特点,而用区域增长做初始化可以给区域竞争提供用来竞争和合并的过分割区域。为了实现医学图像序列的自动连续分割,每一副切片的分割结果都会被用作初始化下一张切片;并且我们根据脑膜瘤的特点实现了它的自动识别。实验表明,我们的自动分割算法对仿真脑图像和真实脑图像均有较好的分割精度,并能满足系统对分割快速性的需要。     

结合蚁群算法的Snake模型的医学图像分割方法

图像分割是医学图像处理中一个网难而又极其重要的课题.本文提出一种新的结合Snake模型和蚁群算法的图像分割算法.Snake模型是一种将目标的轮廓模型与图像特征相匹配的分割方法,而蚁群算法可以帮助人们理解生物系统的原理以及在机器人技术、计算机图形学等领域已经得到广泛应用.本文在结合已有Snake模型和蚁群算法优点的基础上,提出了新的图像蚁群分割模型.实验结果表明,本文提出的分割方法能够比较好的保留图像的细节信息,并具有一定的抗噪声能力.     

基于改进区域生长算法的肝脏分割方法研究

目的：把肝脏从医学图像中提取出来,为肝脏三维定位以及放疗计划制定提供准确的数据。肝脏与其周围器官组织灰度差别小、边界不明显,而传统区域生长算法生长准则单一,不能满足分割精确度需求,并且未经处理的轮廓比较粗糙。针对这些问题,本文提出一种改进的区域生长算法。方法：本文算法主要从三个方面改进：基于先验经验和肝脏特性的种子区域选择;基于Canny算子边缘检测结果的区域生长准则动态优化;基于漫水填充法和曲线拟合的轮廓后处理。结果：本文使用多套临床实际腹部CT序列测试算法,以医生手动勾画结果为标准进行评价。在大多数CT切片上的肝脏自动分割都能取得较好的结果,并且分割用时很短,保证了效率。结论：测试结果表明,本文算法在动态控制区域生长和平滑轮廓方面有很好的作用,在保证速度的同时有效提高了肝脏自动分割精度。     

一种基于改进的DDCM可形变模型的医学图像分割算法

提出一种基于传统DDCM模型的具有自适应能力的可形变模型算法。利用局部归一化Snakes外力场的方法,提高模型的抗噪声能力,同时降低对初始位置的敏感性;构造图像边界信息图,用统计学方法获得Snakes的即时位置信息,解决传统模型的难于收敛到凹型边界、收敛条件不易控制以及移动步长的单一等问题。这种改进的可形变模型具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性,而且效率高,在临床中有一定的实用价值。     

基于Mean Shift的三维医学图像交互式分割方法

目的：提出一种新的三维医学图像交互式分割方法,利用Mean Shift算法将空间域与特征域相结合的高维计算优势,直接对图像的三维空间分布信息进行处理,同时采用人工与计算机相结合的交互式分割方法在医学图像序列上分割出感兴趣区域。方法：通常将Mean Shift方法用于图像分割都需要对整幅图像中的所有像素点进行大量的迭代计算,这样使得分割效率很低。而本文基于交互式分割算法原理,通过在感兴趣区域人工设定一个或少数几个初始点,利用人工给出的先验信息只需对感兴趣区域进行Mean Shift的自适应迭代计算和处理,不仅可以克服上述缺陷,还能得到较为精确的分割结果。结果：本文根据该方法进行了实验,从肺部图像序列中准确地分割出了三维的肺结节区域,从时间上和准确度上均能满足临床需求。结论：实验结果证明该交互式分割方法是一种非常有效的三维医学图像分割方法。本文的方法可以同时联合灰度域和空间域特征实现分割,而且它基于所选择的分割特征还具有任意多维空间联合分割的潜力,不失为一种深有发展前景的三维交互式分割方法。     

基于形变模型的医学图像分割算法研究

结合形变模型和模糊C-均值（FCM）分割技术，提出了一种基于形变模型的医学图像解剖结构轮廓分割方法，在FCM分类的基础上，利用成员隶属函数定义一种模糊约束力并附加于形变模型的外部约束力中．在该种复合外部约束作用下，使形变模型能更好地收缩于解剖结构的轮廓。图像实验结果表明该方法的有效性和可行性。     

一种基于参数自适应的CT图像肺气道树分割方法

肺CT图像气道树分割对于肺呼吸功能测定和疾病诊断具有重要意义,但图像噪声和部分容积效应的影响会造成气管分割的泄漏,难于分割出微小的气管。本文利用肺气道树的解剖结构信息,对肺气道树进行分段处理,并提出一种分割参数自适应的方法,动态调整各气管段的分割参数。实验表明,该方法能提高分割的速度和精度,并有效防止泄漏。     

医学超声图像分割的一种新方法

有效地实现超声图像的分割依然是临床疾病诊断亟待解决的一个难题。本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像，提出一种分割新方法。实验表明，对于不同的医学超声图像，应用本研究方法均可得到比较清晰的分割结果，且显著地提高了分割图像的对比度，这对于固有对比度较低的医学超声图像来说不啻一种很有效的图像分割新方法，为临床诊断提供新的借鉴。     

基于区域生长法的冠状动脉三维分割

根据图像序列,对患者冠状动脉进行三维重建,有利于医生对冠脉病变部位做出准确诊断。首先利用光线透射法（ray casting method）并结合ITK和VTK函数库对CT扫描图像序列进行三维重建,得到胸腔三维模型,之后利用区域生长法（region growing method）进行冠状动脉三维分割,实现冠脉模型的重建任务。实验结果表明,本文算法可以成功的提取出冠状动脉的主要分支。结合VTK和ITK函数库,计算机可以有效地实现胸腔三维模型的重建以及冠状动脉的分割工作,对医生直观的了解冠状动脉的解剖结构及冠心病的临床诊断有重要意义。